面向边缘计算的一种基于深度强化学习的计算卸载策略
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作者简介：程耀东（2000— ），男，硕士研究生；研究方向：边缘计算资源优化。
摘要：随着移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）的兴起，为解决资源受限的移动设备，文章提出了一种有前景的解决方案，主要研究了一种利用深度强化学习（DRL）技术的动态任务卸载策略，该策略针对离散事件进行了特别设计，同时提出一种优化后的DDPG算法的连续动作空间DRL方法，利用此方法，独立地为每位移动用户定制了高效的计算卸载策略，实现了在用户端的本地计算与边缘计算之间的智能决策。（剩余5390字）
